Reglas de asociación aplicadas al análisis de contenido de los tweets sobre enfermedades transmitidas por vectores en Santander, Colombia
Las redes sociales permiten generar una enorme cantidad de datos que pueden ser procesados por medio de técnicas de minería de datos y de aprendizaje automático para obtener conocimiento de valor y apoyar la toma de decisiones; pueden explotarse, por ejemplo, caracterizar poblaciones con algún brote...
- Autores:
-
Rodríguez Angarita, Cristian Eduardo
Rojas Mariño, Juan Camilo
Lamos Díaz, Henry
Ramírez Sierra, Yuly Andrea
- Tipo de recurso:
- http://purl.org/coar/resource_type/c_f744
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/21963
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/21963
- Palabra clave:
- Operations management
Machine learning
Association rules
Investigation
Supervised classifiers
Twitter
Vector-borne diseases
Social networks
Dirección de operaciones
Aprendizaje automático
Reglas de asociación
Investigación
Clasificadores supervisados
Twitter
Enfermedades transmitidas por vectores
Redes sociales
- Rights
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/